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Hello Algorithm 测试怎么落地？从跑通到验证的 3 步正确性流程

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你刚把二分查找写完，怎么 30 秒内确认它没写反？Hello Algorithm 测试仓库里的算法正确性验证不用搭重型框架：先锁定你测的是哪段代码，再对照执行过程，最后用边界输入和性能基准下结论。

动手前：锁定算法与代码路径

先确认三件事：测哪个算法、哪段代码、输入输出怎么约定。Hello Algorithm 里同一算法有多语言实现，动手前打开目标文件，看函数签名和注释里的输入要求。以二分查找为例，Python 版在codes/python/chapter_searching/binary_search.py，输入约定是有序数组加一个目标值。

准备一份最小可复现输入

• 固定同一组输入跑到底
• 期望输出先手算一遍
• 规模控制在 8 个元素内

这份输入后面每一步判定都要拿来对比，先写下来，后面改代码时也能快速复现现场。

跑起来：看执行过程是否符合预期

用动画图解核对每一步

跑代码之前，先在文档动画里过一遍标准执行顺序。以树的先序遍历为例，动画逐步高亮当前访问的节点，对照你自己代码的打印输出，访问顺序一致才算对。顺序对不上，问题多半出在递归回溯的位置。仓库里还配了 Pythontutor 注解代码，逐行看变量变化，递归这种容易晕的场景用得上。

多语言实现怎么对照

同一算法在不同语言里逻辑应当一致。拿堆里求 top k 举例：codes/python/chapter_heap/top_k.py与 Go、Java 的同名实现，入参和返回值定义是对齐的。同一组输入两边输出必须一致，不一致就说明某一边的理解偏了。只跑一种语言时，其他语言的同名文件就是你的第二双眼睛。对照时只比行为，不纠结写法差异。✨

跑完之后：边界情况怎么造

边界条件——传一个长度为 0 的数组进去，看它返回什么。对二分查找，固定测这四组输入：

四组必测输入

• 空数组
• 单元素数组
• 目标值不存在
• 目标在首或尾元素

每组都该得到明确返回值，而不是越界崩溃。这四组覆盖了绝大多数越界与判空隐患。把每组的实际返回记下来，和参考实现的约定逐条对上，对不上的地方就是你该补的判空逻辑。🧪

给结论：性能基准怎么跑

时间复杂度验证

正确性过了再看性能。用 n 等于 10、100、1000 的有序数组各测一遍耗时，建议重复三次取中位，避免系统抖动干扰结论。对照复杂度曲线：二分查找的耗时应随 n 缓慢上升，贴着对数线；如果随 n 线性涨，你多半写成了线性查找。把三次中位数标在图上，趋势比单次数字可靠。

结果怎么记录

• 输入、输出、耗时各记一行
• 与期望不符的单独标出

最后跑一次codes/python/test_all.py，它会批量执行全部 Python 脚本，没有异常退出即整体验证通过。

挑一个你本周写过的算法，把锁定、跑起来、给结论三步各做一遍，把结果记进一张表，下次改代码前先回看这张表。

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